Понятие о выравнивании. Эволюционное выравнивание

1.Построение вручную выравнивания фрагментов последовательности двух родственных белков

1) Скопировала пару коротких последовательностей из таблицы (которая дана в заданиях) в файл shortseqs.fasta. Последовательности соответственно в fasta-формате.
2) Запустила программу GeneDoc и импортировала этот файл.
3) Сделала выравнивание последовательности, стараясь, чтобы было сопоставлено максимальное число одинаковых букв. Неожиданно оказалось, что самым оптимальным является выравнивание, вообще не содержащее гэпов (то есть n-ая буква одной последовательности соответствует n-ой букве второй). Если Bас терзают смутные сомнения, то Вы можете проверить это сами :).

Следующие работы показали, что такое "выравнивание" на самом деле является наилучшим, если учитывать вес выравнивания!
4) Сохранила выравнивание под именем alignment1.msf.
5) Рассчитаем процент идентичности двух последовательностей:

число колонок с одинаковыми буквами - 10;
общее число колонок выравнивания - 20;
процент идентичности - (10 / 20) * 100% = 50%

Пользуясь матрицей сходства BLOSUM62, рассчитаем процент сходства двух последовательностей:

число колонок с одинаковыми буквами - 10;
число колонок с буквами, соответствующими сходным остаткам, - 1;
общее число колонок выравнивания - 20;
процент идентичности - ((10 + 1) / 20) * 100% = 55%



2. Пользуясь возможностями Excel построение карты локального сходства последовательностей из задания 1.

мой файл эксель


Зеленым отмечены ячейки, где "пересекаются" одинаковые буквы; желтым - любые, рыжим - сходные. Таким образом, путь выравнивания получается просто диагональным, так как в выравнивании нет гэпов.

3. Пользуясь программой bl2seq сделала выравнивание первого фрагмента из задания 1 с последовательностью моего белка.

Было найдено два выравнивания, в одном из которых последовательности полностью совпадают(координаты выравния 82 - 101 в моем белке). Также найден второй участок, который похож на искомую последовательность(координаты 2-18 в обеих последовательностях, идентичность 41%).

                                                           Query start position  Subject start position
 Score = 43.9 bits (102),  Expect = 3e-12, Method: Compositional matrix adjust.
 Identities = 20/20 (100%), Positives = 20/20 (100%), Gaps = 0/20 (0%)

Query  82   AKVSKSEREAWGRMIETYIT  101
            AKVSKSEREAWGRMIETYIT
Sbjct  1    AKVSKSEREAWGRMIETYIT  20


 Score = 11.2 bits (17),  Expect = 1.6, Method: Compositional matrix adjust.
 Identities = 7/17 (41%), Positives = 8/17 (47%), Gaps = 0/17 (0%)

Query  2   KVTKSEIVISAVKPEQY  18
           KV+KSE        E Y
Sbjct  2   KVSKSEREAWGRMIETY  18